盛群力

为什么机器人能够战胜围棋高手？为什么人工智能医学助理读片能够同资深医生一比高下？这是因为人工智能研究和计算机科学已经对机器学习的算法有了透彻了解，掌握了机器学习的奥秘。一台没有任何经验的机器，经过了一定的学习程序，掌握了智能算法，就能够胜任许多智力劳动，甚至在很多方面的效率和效果领先于人类。机器学习是高科技的结晶，那么，人类学习的模式到底是什么呢？人类学习的算法或者程序又是怎样的呢？当代国际顶尖学习科学家和教育心理学家理查德·梅耶经过几十年研究，创立了生成学习SOI模式。这个模式是高科技研究的成果，可以用来解释学习的过程，改善学习效率和效果。

测测你的学习观

请在以下符合你的学习观的语句旁边打钩：

——学习发生于亲力亲为，动手实践比听讲学习更好。

——学习发生于建立联想，要在特定的刺激与反应之间建立联系。

——学习发生于记住所加工的信息，努力去寻找并熟记新的内容。

——学习发生于尝试理解学习内容，专注于在新旧知识之间建立联系。

——学习是一项社会交往活动，团队合作总是优于个人单干。

第一个选项对行为活动关注太多而忽视了认知活动。行为本身并不是导致学习的必要条件，只有思考你在做什么的时候才会生成学习。因此第一个选项应该修改为“学习生成于学习者在学习时进行适当认知加工过程”。

第二个选项被称为“联想学习”，其应用情境比较有限。联想学习本身并没有错，只不过它有太多局限性，无法应对学习过程中的“理解”——善于汲取所学并能够将其运用到新的情境中。

第三个选项与现在一些常見的教学实践相一致，比如要求学生上满一定课时，或者阅读厚厚的教科书。但是，人不能像电脑一样工作，人并不能简单地吸收展现在眼前的内容并记住它。相反，学习者需要通过释义材料、梳理材料，然后将其与我们已知的知识相联系，从而将内容从信息（外在的）改变为知识（内在的）。

第四个选项是符合生成学习的观点的，即学习发生于在适当的学习内容作出选择，对所选择的内容进行组织，同时与相关的旧知识开展联系，由此确保学习是意义生成的。

最后一个选项重视开展社会交往，这确实是生成学习的一个重要方面，但是要注意，不能为了交往而交往。交往本身并一定保证达到意义生成的目的。

生成学习是什么

学习是一种生成活动。这个表述包含的假设是：学习者会积极尝试去理解所呈现的材料内容;他们会通过在学习时积极进行生成加工来实现这一目标，涉及对所呈现材料的相关部分的注意（称之为“选择”），梳理所选择的材料在工作记忆中形成连贯的心理表征（称之为“组织”），将所组织的材料与长时记忆中激活的已有知识予以联系（称之为“整合”）。

学习者的认知加工过程在生成学习中发挥着核心作用。学习并不是像电脑一样，只是简单地将信息添加到记忆中;相反，学习不仅取决于所呈现的材料内容，也依赖于学习者在学习时进行的认知加工过程。

同样，学习者的已有知识在生成学习中也发挥了重要的作用。已有知识包括图式、种类、模式与原理等，这些都能够指导学习者选择认知加工的材料，组织好材料，并与已有的相关知识进行联系。因此，学习不仅取决于教师所呈现的材料，还依赖于在学习情境中的“学习者”这一具体制约因素。这就是为什么两个学习者在同样的学习情境下——比如参加同样的课程或者浏览同样的在线讲座，却得到了完全不同的学习效果。

并不是所有形式的学习都是生成学习——通过理解来学习，最终得到有意义的学习结果。另一种常见的学习形式是机械学习——通过记忆，最终得到死记硬背的学习结果。还有一种联想学习——通过强化联想，最终实现在特定的刺激与特定的反应之间建立联系。

学习是怎么发生的呢？生成学习理论最基本的观点是学习发生于学习者对新信息进行适当认知加工过程。“生成学习SOI模式”涵盖了三个基本加工过程——选择、组织、整合。外部的教学首先通过眼睛和耳朵（或者其他感官）进入认知系统，刹那间就能在感觉记忆中登记下来。但是由于人脑无法对所登记的全部信息进行加工，只能在其中挑选一小部分进入后续的加工系统中。所以，“选择”在生成学习中的作用决不能低估。可以这样说，没有选择就没有学习。在工作记忆中，学习者可以将选择的材料形成连贯的心理表征（即“组织”这个箭头所示）。然后再将其与长时记忆中激活的已有知识进行联系，并在工作记忆中予以新旧融通（即“整合”这个箭头所示）。

在工作记忆中整合得到的知识可以被存贮到长时记忆中以备未来所用（即从“工作记忆”指向“长时记忆”的箭头所示），也可以被用来解决你在外部世界中所遇到的问题（即从“工作记忆”指向“学业表现”的箭头所示）。

SOI模式的最重要教学启示在于其说明了教师不仅要呈现材料，而且要确认学生在学习中进行了适当认知加工过程——包括选择、组织以及整合。可以说，要实现意义生成学习，选择、组织和整合一样都不能少。同样，学习者并不是去直接记忆所呈现的信息，而是要在学习中进行适当的认知加工。深度学习取决于整合。梅耶等人总结了生成学习SOI模型中的三种认知加工过程。

选择、组织和整合有没有全部到位，决定了不同的学习结果和掌握程度。选择、组织和整合一个要素都没有到位，那么，实际上就是“无效学习”，即使你到了学校，坐在教室里，教师开讲了，依然是一无所获。所以，像通过点名、登记等手段来检查，并不能保证学习真实地发生了。假如只有“选择”一个要素到位，后面“组织”和“整合”都没有到位，那么，仍然只是“无效学习”性质，同样一无所获。要确保学到一点东西，至少有“选择”和“组织”两个要素都到位。不过，此时得到的学习结果是“机械学习”。机械学习指的是某人在记忆测试中表现不错但在知识迁移上不如人意，也就是说，学习者可以记住所有材料，但是无法用来解决新问题。机械学习即使不是死记硬背，也是属于简单套用的范围。简单套用是表层学习，离深度学习还有很大距离。只有当“选择”“组织”“整合”三个要素全部到位之后，才能进入生成学习的境界。生成学习是指学习者能够将知识融会贯通，在记忆和迁移测试中都表现较为出色，也就是说，学习者不仅能熟记于心，还能够学以致用、灵活解决新问题。在知识迁移方面的表现好坏可以辨别某人属于机械学习还是生成学习。简而言之，如果在知识迁移上得心应手，那么就可以预测其置身于生成学习中。

八种生成学习策略

梅耶等人基于大量实证研究证据，总结了在特定情境下能够有效促进生成学习的八种策略：善作小结、结构映射、绘制图示、联想要义、自我检查、自我解释、乐于教人与生动再现。将这些方法统称为“生成学习策略”是因为这些学习活动均能有效促进学习者在学习时进行积极的认知加工，即选择、组织和整合。

“善作小结”指的是以自己的话精简地撰写授课内容小结。与生成学习理论的内容相一致，一份有效的内容小结一定不是简单抄写课本文字或段落，而是先选择与课程内容最紧密的信息，将其组织为连贯的表达（如提纲），再将这一内容与学生已有的知识进行整合（如加入新的材料）。换句话说，善作小结是基于学习者已有的知识与经验，通过让学习者对重要信息形成自己的解释从而促进生成学习的发生。

“结构映射”指的是学习者以书面或口头的学习材料为基础，以材料内容和材料之间的联系为线索构建授课核心的空间架构，是一种有效的学习工具。包括概念映射、知识映射以及图形组织。概念映射往往以网络图的形式展开，并由节点和连线组成。节点（通常以椭圆形或矩形表示）以简短的词汇来表示一系列核心概念，而连线（通常在连线的上方注明关系）则联结了这些概念之间的关系。知识映射是一种特殊的概念映射，即概念之间的关系均有特定的意义，如“A是B的部分，A是某类B，A引起B，A的特征是B”。图形组织则是一种更为专门的概念映射，即核心概念以某种特定的语法结构组织而成，如“比较—对比”的矩阵结构、“因果关系”的流程结构、等级分类的层次结构。

“绘制图示”指的是学习者创建一种图示——手绘或使用电脑工具来回顾授课内容。举个例子，当在学习电池是如何工作的时候，学习者可以图示标注每一项重点内容。这一将文本信息转换为图示表示的过程能够有效地促进学习者的认知加工，即从文本中选择相关的信息，以图示的形式组织信息的表征，再整合已有的知识来阐述信息的意义和与图示之间的关联。然而，这一过程可能会产生外在的认知加工负荷，即学习者一直纠结于绘画的技巧而非关注课程的内容。不过这一潜在的冗余加工是可以通过在学习前或学习中为学习者提供绘制的教学。

“联想要义”是指学习者通过积极联想授课重点，建立彼此联系从而创建心理表征。根据生成学习理论，将文本信息转换为心理表征的过程能够有效地促进学习者的认知加工，即从文本中选择相关的信息，在心理层面上组织信息的表征，再整合已有的知识来阐述信息的意义和与表征之间的关联。不同于“绘制图示”策略，学习者在使用“联想要义”策略时并不会因绘制技巧或工具而分散注意力。然而，这一过程可能也会产生外在的认知加工负荷，如学习者一直纠结于联想的内容以及联想与现实之間的联系。因此，学习者可能需要接受联想要义的预培训或专门指导。

“自我检查”，也称为“测试学习结果”或“基于检索的学习”。这是指针对授课内容进行自我测试。学习者自我检查时有选择性地激活相关知识、强化授课知识的内部联系以及通过建立授课知识与已有相关知识之间的新联系等环节都能促进学习者的认知加工，即对相关信息的选择、连贯表征的组织以及与已有知识的整合。就结果而言，自我检查所获得的学习效果相较于知识的简单回顾会更为持久，因为后者并不涉及深层次的认知加工。

“自我解释”是指学习者在学习时针对授课重难点进行梳理与阐释。学习者自我解释时，会先选择最重要的信息并以自己的语言来表述（类似于“善作小结”），接着从材料出发进行推理，组织形成连贯的心理表征，再通过检索新信息与现有心理图式之间的一致或不一致，从而实现与已有知识结构的整合。

“乐于教人”是指向他人讲解授课内容。乐于教人不同于自我解释，学习者在教授他人时，会先选择最相关的信息以涵盖自己对材料的解释，接着将材料组织形成连贯的表征以确保能被他人理解，再通过与已有知识结构的整合实现材料的精细加工。从这个角度来说，乐于教人与自我解释存在一些共通点。

梅耶等人认为，以上每一种生成学习策略的有效性都有大量的实证研究支持，实验中的中位数效应量d均大于等于0.4。根据哈蒂（Hattie）提出的准则，教学方法的中位数效应量的值要超过d=0.4，才能体现教学方法对改进学生学习的确具有实际意义。所以，八种生成学习策略是较为有效的促进选择、组织和整合的学习策略，值得好好利用。